llms.txt und llms-full.txt
KI-optimierte Indexierung
KI Crawl Optimization
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini werden zunehmend zur Informationsbeschaffung genutzt. Dadurch steht die Webentwicklung vor einer neuen Herausforderung. Die Frage, die Website-Betreiber*innen immer mehr beschäftigt: Wie können Website-Inhalte optimal für KI-Systeme aufbereitet werden?
Die Antwort darauf könnte ein relativ neuer Standard namens llms.txt sein – eine Entwicklung, die das Potenzial hat, die Art und Weise zu revolutionieren, wie künstliche Intelligenz mit Webinhalten interagiert.
Im September 2024 stellte Jeremy Howard, Mitbegründer von Answer.AI, den llms.txt-Standard vor. Diese auf Markdown basierende Datei bringt Website-Inhalte in ein prägnantes, strukturiertes Format und umgeht dabei die Notwendigkeit für LLMs, komplexe HTML-Seiten, Werbung oder JavaScript zu analysieren. Das Ergebnis ist eine LLM-kompatible Webseitenstruktur, samt KI-lesbarem Content.
Es ist dies ein Schritt in eine Zukunft, in der jedes Unternehmen zwei Versionen seiner Dokumentation bereitstellt: eine für Menschen und eine für Maschinen.
Large Language Models verarbeiten Text, indem sie ihn in sogenannte "Tokens" aufteilen, wobei ein Token in etwa vier Zeichen entspricht.
Das Kontextfenster definiert die maximale Anzahl von Tokens, die ein LLM gleichzeitig verarbeiten kann, einschließlich der Eingabeaufforderung und der generierten Antwort.
OpenAI:
Anthropic (Claude):
Google:
Meta:
Mistral:
Kontextfenster
Das Kontextfenster ist entscheidend, da es bestimmt, wie viel Information ein LLM gleichzeitig verarbeiten kann. Eine typische Website mit all ihren HTML-Elementen, Navigation, Werbung und JavaScript kann dieses Limit schnell überschreiten, was zu unvollständigen oder ungenauen Antworten führt.
Die llms.txt-Datei ist eine Markdown-formatierte Indexdatei, die eine strukturierte Übersicht der wichtigsten Inhalte einer Website bietet.
Sie ähnelt dem bekannten robots.txt-Standard, erfüllt jedoch einen anderen Zweck:
Während robots.txt Crawlern mitteilt, welche Bereiche einer Website zugänglich sind, hilft llms.txt LLMs dabei, die relevantesten Informationen schnell zu finden und zu verstehen.
Die Struktur einer llms.txt-Datei folgt hierbei einem klaren Schema:
Die llms-full.txt-Datei geht einen Schritt weiter und kompiliert alle Dokumentationsinhalte in eine einzige Markdown-Datei. Das eliminiert die Notwendigkeit für LLMs, zusätzliche Links zu verfolgen, kann aber bei umfangreichen Dokumentationen zu groß für das Kontextfenster werden.
Beide Dateien werden im Stammverzeichnis einer Website gehostet (beispielsweise unter yourwebsite.com/llms.txt) und folgen dem bewährten Ansatz etablierter Web-Standards wie robots.txt und sitemap.xml.
Anthropic (Claude)
Anthropic hat als eines der ersten großen KI-Unternehmen eine eigene llms.txt-Datei veröffentlicht und zeigt damit seine Unterstützung für den Standard. Ihre Datei bietet eine vollständige Markdown-Übersicht ihrer API-Dokumentation.
Perplexity AI
Perplexity, die KI-gestützte Suchmaschine, unterstützt ebenfalls llms.txt und hat entsprechende Dateien für ihre Dokumentation bereitgestellt.
Mintlify
Die Dokumentationsplattform generiert automatisch llms.txt und llms-full.txt-Dateien für alle gehosteten Dokumentationen.
LangChain / LangGraph
Bietet umfassende llms.txt-Dateien für ihre KI-Frameworks.
Cloudflare
Listet Performance- und Sicherheitsdokumentationen auf.
FastHTML
Als Pionierprojekt implementiert es beide Dateiformate.
Cursor
Der KI-Code-Editor unterstützt den Standard.
Tinybird
Für Real-Time-Daten-APIs.
llms.txt Generator von Firecrawl
Automatische Erstellung aus beliebigen Websites.
Directory-Services
Verzeichnisse wie directory.llmstxt.cloud und llmstxt.directory indexieren Websites mit llms.txt-Unterstützung.
Open-Source-Tools
Verschiedene Entwickler*innen haben Generatoren und Validators erstellt.
Derzeit befindet sich llms.txt noch in der frühen Adoptionsphase. Während einige prominente Unternehmen und Plattformen den Standard unterstützen, haben die großen LLM-Anbieter noch keine offizielle, automatische Unterstützung implementiert.
Im Gegensatz zu robots.txt crawlen die meisten LLMs derzeit zudem nicht automatisch nach llms.txt-Dateien. Nutzer*innen müssen die Dateien manuell in ihre Prompts einbinden oder direkt verlinken.
Hinzu kommt, dass es derzeit noch eine hohe Zahl an fehlenden offiziellen Adoptern gibt.
So nutzt OpenAI beispielsweise zwar robots.txt über GPTBot, bietet aber keine offizielle llms.txt-Unterstützung.
Google wiederum verwendet robots.txt über Google-Extended für KI-Crawling, aber auch hier gibt es keine llms.txt-Erwähnung.
Und bei Meta finden sich weder öffentliche Crawler oder noch eine llms.txt-Unterstützung.
Nichtsdestotrotz gibt es auch etliche positive Indikatoren wie eine wachsende Community-Unterstützung und Tool-Entwicklung in diesem Bereich.
Ebenfalls zu nennen wäre ein hohes Interesse von Dokumentationsplattformen wie Mintlify und die zunehmende Implementierung durch KI-native Unternehmen.
Deutlich wir hier außerdem ein großes Potenzial für zukünftige Trainingsläufe.
Dem gegenüber stehen jedoch auch aktuelle Herausforderungen, wie eine fehlende Standardisierung zwischen LLM-Anbieter*innen und unterschiedliche sowie zum Teil konkurrierende Implementierungsansätze und Standrads.
Die Geister scheiden sich ...
Während Befürworter*innen das Potenzial für verbesserte KI-Website-Interaktionen sehen, argumentieren Kritiker*innen, dass es sich vor allem um eine "Lösung auf der Suche nach einem Problem" handelt, da bestehende Web-Standards bereits ausreichend seien.
Klar ist, es gibt gute Argumente, die deutlich dafür sprechen, schon jetzt in Sachen KI-optimierte Indexierung auf llms-txt und llms-full.txt zu bauen:
Geringes Risiko, potenzielle Vorteile
Die Implementierung ist einfach und kostengünstig. Es handelt sich um einfache Markdown-Dateien ohne technische Komplexität oder Sicherheitsrisiken.
Zukunftssicherheit
Als Early Adopter könnten Websites einen Vorteil haben, falls der Standard weit verbreitet wird.
Praktische Vorteile schon heute
Vereinfachte Content-Analyse und Dokumentationsübersicht, Bessere Strukturierung für interne KI-Tools, Optimierte Erfahrung für Entwickler*innen, die KI-Assistenten nutzen.
SEO für KI (GEO - Generative Engine Optimization)
Mit der wachsenden Nutzung von KI für Informationsbeschaffung könnte llms.txt ähnlich wichtig werden wie traditionelle SEO-Maßnahmen.
Content-Inventarisierung
Die systematische Erfassung aller Inhalte schafft einen vollständigen Überblick über die Website-Struktur. So werden auch Kern- und optionale Inhalte sichtbar.
Strukturierte Datenaufbereitung
Die Markdown-Formatierung zwingt zu klarer, hierarchischer Content-Organisation.
Keyword- und Entity-Analyse
Eine vollständige Textdatei ermöglicht umfassende linguistische Analysen.
Content-Qualitätsbewertung
Der Überblick deckt Lücken, Redundanzen und Verbesserungspotenziale auf (vgl. KI Content Gap Analyse) und zeigt, wie AI-ready Ihr Content ist.
Fehlende Standardadoption
Ohne breite Unterstützung der großen LLM-Anbieter*innen bleibt der Nutzen begrenzt.
Unklarer ROI
Es gibt derzeit keine messbaren Vorteile für Traffic oder Sichtbarkeit.
Zusätzlicher Wartungsaufwand
Die Dateien müssen aktuell gehalten werden, was Ressourcen bindet.
Für die meisten Unternehmen und Websites ist die Implementierung von llms.txt empfehlenswert,
besonders wenn …
Besonders wertvoll ist der Erstellungsprozess selbst: Auch wenn sich llms.txt nicht als Standard durchsetzt, bringt allein die Aufbereitung der Inhalte für eine llms-full.txt-Datei messbare Vorteile für die AI SEO-Strategie. Die systematische Content-Analyse, -Strukturierung und -Priorisierung sind Grundpfeiler jeder erfolgreichen Optimierung für KI-Systeme – unabhängig davon, ob diese über llms.txt oder andere Kanäle auf die Inhalte zugreifen.
Die einfache Implementierung und das geringe Risiko sprechen dafür, den Standard bereits jetzt zu testen. Selbst wenn er sich nicht durchsetzt, entstehen keine Nachteile, und die strukturierte Übersicht der Website-Inhalte kann auch für interne Zwecke wertvoll sein.
llms.txt und llms-full.txt repräsentieren einen interessanten Ansatz in Sachen KI Crawl Optimization. Während der Standard noch nicht flächendeckend adoptiert wurde, zeigen die frühen Implementierungen und das wachsende Interesse der Community das Potenzial für eine KI- freundlichere Web-Infrastruktur.
Die Entscheidung für oder gegen llms.txt sollte auf einer pragmatischen Kosten-Nutzen-Analyse basieren. Für die meisten Organisationen überwiegen die potenziellen Vorteile die minimalen Implementierungskosten. In einer Zeit, in der KI-Systeme zunehmend zur Informationsbeschaffung genutzt werden, könnte die frühzeitige Adoption von llms.txt ein strategischer Vorteil sein – oder zumindest eine kostengünstige Zukunftsinvestition.
Unabhängig davon, ob sich llms.txt als der Standard der Zukunft etabliert, zeigt die Entwicklung einen wichtigen Trend: Die Notwendigkeit einer llm-kompatiblen Webseitenstruktur wird zunehmen. llms.txt könnte der erste Schritt in eine neue Ära der Web-Standards sein, in der Websites nicht nur für Menschen, sondern auch für künstliche Intelligenz optimiert werden.
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